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1、近年來,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)大,入侵檢測(cè)設(shè)備必須對(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析,然而,這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集具備維數(shù)高、冗余大等特點(diǎn)?,F(xiàn)有的特征選擇和聚類等方法在簡(jiǎn)化計(jì)算量方面取得了一定的效果,但未能很好地解決收斂速度慢、檢測(cè)精度低等問題。特征降維和樣本約簡(jiǎn)是當(dāng)前常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,研究一種有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理算法以便達(dá)到實(shí)時(shí)、高效的入侵檢測(cè)目的具有十分重要的意義和廣泛的應(yīng)用前景。
本文首先介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后詳
2、細(xì)地闡述入侵檢測(cè)的基本框架及數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的特征降維和樣本約簡(jiǎn)方法,最后結(jié)合特征降維過程中采用的IG-PCA算法以及樣本約簡(jiǎn)過程中采用的CS算法,提出了一種基于IG-PCA和壓縮感知的反饋入侵檢測(cè)模型。本文的主要工作如下:
(1)基于傳統(tǒng)的特征選擇和特征提取的方法,本文提出了一種基于Information Gain和PCA的特征降維方法。該方法首先通過Information Gain算法對(duì)樣本的特征按重要程度進(jìn)行排序,然后利用
3、PCA算法確定需要保留的特征維數(shù),從而選擇最優(yōu)的特征子集。
(2)將圖像處理領(lǐng)域的壓縮感知算法引入到入侵檢測(cè)中,通過對(duì)原數(shù)據(jù)集的重復(fù)樣本進(jìn)行壓縮采樣,構(gòu)建的小樣本集能夠大大簡(jiǎn)化計(jì)算,縮短檢測(cè)時(shí)間。并通過計(jì)算樣本約簡(jiǎn)前后分類正確率的誤差來確定該過程是否是一次有效的壓縮,本文實(shí)驗(yàn)表明該樣本約簡(jiǎn)方法對(duì)入侵檢測(cè)應(yīng)用是有效的。
(3)根據(jù)前面提出的特征降維和樣本約簡(jiǎn)方法,提出一種基于IG-PCA和壓縮感知的反饋入侵檢測(cè)模型。通
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